Gleitender Durchschnitt Cd

MOVINGAVERAGE Die Funktion MOVINGAVERAGE (abgekürzt MVAVG) berechnet eine Reihe von Mittelwerten für die Werte einer dimensionierten Variablen oder eines Ausdrucks über eine bestimmte Dimension. Für jeden Dimensionswert im Status berechnet MOVINGAVERAGE den Mittelwert der Daten im angegebenen Bereich, bezogen auf den aktuellen Bemaßungswert. Wenn die gemittelten Daten nur eine Dimension haben, erzeugt MOVINGAVERAGE eine einzelne Serie von Mittelwerten, eine für jeden Dimensionswert im Status. Wenn die Daten andere Abmessungen als die übermittelten haben, erzeugt MOVINGAVERAGE für jede Kombination von Werten in der Statusliste der anderen Dimensionen eine separate Mittelwertreihe. MOVINGAVERAGE (Dimension STATUS-Limit-Klausel) Eine numerische Variable oder Berechnung, deren Werte Sie z. B. in Einheiten oder Verkäufen berechnen möchten. Eine ganze Zahl, die den Startpunkt des Bereichs angibt, über den Sie den Durchschnitt erreichen möchten. Der Bereich wird relativ zum aktuellen Wert der Dimension angegeben. Null (0) bezieht sich auf den aktuellen Wert und -1 auf den Wert, der dem aktuellen Wert vorangeht. Vor einer negativen Startnummer ist ein Komma erforderlich. Jeder Durchschnitt basiert auf Daten für einen bestimmten Bereich von Dimensionswerten, die vor oder nach demjenigen liegen, für den der Durchschnitt berechnet wird. Um die Werte im Bereich zu zählen, verwendet MOVINGAVERAGE den Standardstatus, sofern Sie nicht das STATUS-Schlüsselwort oder das limit-clause-Argument verwenden, um einen anderen Dimensionsstatus anzugeben. Eine ganze Zahl, die den Endpunkt des Bereichs angibt, über den Sie den Durchschnitt erreichen möchten. Eine negative Stopp-Nummer muss ein Komma vorangestellt werden. Eine positive Ganzzahl, die angibt, ob über jeden Wert im Bereich, jeden anderen Wert, jeden dritten Wert usw. gemittelt werden soll. Ein Wert von 1 für Schritt bedeutet Mittelwert über jeden Wert. Ein Wert von 2 bedeutet Mittelwert über den ersten Wert, den dritten Wert, den fünften Wert und so weiter. Wenn zum Beispiel der aktuelle Monat Jun96 ist und die Start - und Stoppwerte -3 und 3 sind, bedeutet ein Schrittwert von 2 einen Mittelwert über Mar96. Mai 96. Jul96. Und Sep96. Die Dimension, über die der gleitende Durchschnitt berechnet wird. Während dies eine beliebige Dimension sein kann, handelt es sich typischerweise um eine hierarchische Zeitdimension vom Typ TEXT, die auf eine einzelne Ebene (z. B. die Monats - oder Jahresstufe) oder eine Dimension mit einem Typ von DAY, WEEK, MONTH, QUARTER oder beschränkt ist JAHR. Wenn Ausdruck eine Dimension mit einem Typ von DAY, WEEK, MONTH, QUARTER oder YEAR hat und MOVINGAVERAGE diese Dimension verwenden soll, können Sie das Dimensionsargument weglassen. Gibt an, dass MOVINGAVERAGE die aktuelle Statusliste (dh nur die Dimensionswerte, die derzeit im Status in ihrer aktuellen Statusreihenfolge liegen) bei der Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwenden soll. Gibt an, dass MOVINGAVERAGE bei der Berechnung des gleitenden Mittelwerts den durch die Limit-Klausel begrenzten Standardstatus verwenden soll. Die Syntax der Limit-Klausel ist dieselbe Syntax wie die Argumente der Limit-Klausel in den verschiedenen Formen des LIMIT-Befehls (dh die Syntax des LIMIT-Befehls nach dem limit-type Argument wie TO). Die Syntax dieser Argumente finden Sie unter LIMIT (using values) - Befehl. LIMIT mit dem Befehl LEVELREL. LIMIT-Befehl (unter Verwendung der übergeordneten Relation). LIMIT (mit verwandter Dimension). LIMIT NOCONVERT Befehl. Und LIMIT-Befehl (mit POSLIST). Um festzulegen, dass MOVINGAVERAGE den aktuellen Status verwenden sollte, der durch Limit-Klausel bei der Berechnung begrenzt ist, geben Sie eine LIMIT-Funktion für Limit-Klausel an. Beispiel 8-31 Berechnung eines gleitenden Durchschnitts Nehmen wir an, dass Sie eine Variable namens sales haben, die durch eine hierarchische Dimension mit der Bezeichnung time dimensioniert ist. Eine Dimension namens Produkt. Eine Dimension mit dem Namen timelevelnames, die die Namen der Zeitniveaus (z. B. Quartal und Jahr) und eine Relation mit dem Namen time. levelrels enthält, die die Werte der Zeit mit den Werten der Zeitlevelnamen verknüpft. Gehen Sie auch davon aus, dass Sie mit den folgenden Aussagen das Produkt auf Womens - Hosen und Zeit auf Quartale von Q4-1999 beschränken. Nachdem Sie begrenztes Produkt und Verkäufe haben. Geben Sie die folgende Berichtsanweisung aus. Der folgende Bericht wurde durch die vorhergehende Anweisung erstellt. Scripting auf dieser Seite verbessert die Inhaltsnavigation, ändert aber den Inhalt in keiner Weise. MACD-Indikator Die MACD-Indikator ist im Grunde eine Verfeinerung der beiden Moving-Averages-System und misst den Abstand zwischen den beiden gleitenden durchschnittlichen Linien. MACD ist ein Akronym für Moving Average Convergence Divergence. MACD wurde von Gerald Appel entwickelt und wird in seinem Buch "The Moving Average Convergence Divergence Trading Method" diskutiert. Der MACD-Indikator wird vor allem für den Handel mit Trends genutzt und sollte nicht in einem breiten Markt eingesetzt werden. Signale werden genommen, wenn MACD seine Signalleitung kreuzt, berechnet als ein 9 Tage exponentieller gleitender Durchschnitt von MACD. Prüfen Sie zunächst, ob der Preis steigt. Wenn der MACD-Indikator flach ist oder nahe der Nulllinie bleibt, reicht der Markt und Signale sind unzuverlässig. Gehen Sie lange, wenn MACD seine Signalleitung von unten kreuzt. Gehen Sie kurz, wenn MACD seine Signalleitung von oben kreuzt. Signale sind weit stärker, wenn es entweder: eine Divergenz auf der MACD-Indikator oder eine große Schwung über oder unter der Nulllinie. Wenn keine Divergenz vorliegt, gehen Sie nicht lang, wenn das Signal oberhalb der Nulllinie liegt, und gehen Sie nicht kurz, wenn das Signal unter Null liegt. Legen Sie Stopp-Verluste unterhalb der letzten Minor Low, wenn lange, oder die letzten Minor High, wenn kurz. Maus über Diagrammbeschriftungen, um Handelssignale anzuzeigen. Gehen Sie kurz S - MACD Kreuze unterhalb der Signalleitung nach einer großen Schaukel. Gehen Sie lange L, wenn MACD über die Signalleitung geht. Starkes Kurzsignal S - der MACD kreuzt nach einer großen Schwung - und Baisse-Divergenz (dargestellt durch die Trendlinie). Gehen Sie lange L. Flat MACD signalisiert, dass der Markt reicht - wir sind eher in unsere Position gepeitscht werden. Beenden Sie lange Handel X, aber gehen Sie nicht kurz - MACD ist deutlich unter der Nulllinie. Wiederholen Sie Ihren langen Handel L. Die Standardeinstellungen für die MACD-Anzeige sind: Langsamer gleitender Durchschnitt - 26 Tage Schneller gleitender Durchschnitt - 12 Tage Signallinie - 9 Tage gleitender Durchschnitt der Differenz zwischen schnell und langsam. Alle gleitenden Mittelwerte sind exponentiell. Siehe Anzeiger für Anweisungen zum Einrichten einer Anzeige. Siehe Edit Indicator Settings (Einstellungen bearbeiten), um die Einstellungen zu ändern. Beschriftungen und Trendlinien: Verwenden Sie das MACD-Histogramm, wenn Sie Trendlinien oder Platzbeschriftungen im Histogramm zeichnen möchten. Andernfalls bleiben sie in der Luft hängen, wenn Sie zoomen oder ändern Zeiträume. Treten Sie mit uns in Verbindung Mailing List Lesen Sie Colin Twiggsrsquo Trading Diary Newsletter, bietet fundamentale Analyse der Wirtschaft und technische Analyse der wichtigsten Marktindizes, Gold, Rohöl und forex. Time Series Methoden Zeitreihe Methoden sind statistische Techniken, die Nutzung historischer Daten über eine Zeitspanne. Zeitreihen-Methoden gehen davon aus, dass das, was in der Vergangenheit aufgetreten ist, auch in Zukunft vorkommt. Wie der Name der Zeitreihe andeutet, beziehen diese Methoden die Prognose nur auf einen Faktor - Zeitpunkt. Dazu gehören der gleitende Durchschnitt, die exponentielle Glättung und die lineare Trendlinie, und sie gehören zu den beliebtesten Methoden für die kurzfristige Prognose von Service - und Produktionsunternehmen. Diese Methoden gehen davon aus, dass sich identifizierbare historische Muster oder Trends für die Nachfrage im Laufe der Zeit wiederholen werden. Moving Average Eine Zeitreihenprognose kann so einfach sein wie die Nachfrage in der aktuellen Periode, um die Nachfrage in der nächsten Periode vorherzusagen. Dies wird manchmal als naive oder intuitive Prognose bezeichnet. 4 Wenn die Nachfrage zum Beispiel 100 Einheiten in dieser Woche beträgt, beträgt die Prognose für die nächste Wochen-Nachfrage 100 Einheiten, wenn die Nachfrage zu 90 Einheiten stattdessen ausfällt, dann sind die folgenden Wochen die Nachfrage 90 Einheiten und so weiter. Diese Art der Prognosemethode berücksichtigt nicht das historische Nachfrageverhalten, sondern nur die Nachfrage in der aktuellen Periode. Es reagiert direkt auf die normalen, zufälligen Bewegungen in der Nachfrage. Die einfache gleitende Durchschnittsmethode verwendet in der jüngsten Vergangenheit mehrere Bedarfswerte, um eine Prognose zu entwickeln. Dies neigt dazu, die zufälligen Erhöhungen und Abnahmen einer Prognose, die nur eine Periode verwendet, zu dämpfen oder zu glätten. Die einfache gleitende Durchschnitt ist nützlich für die Prognose der Nachfrage, die stabil ist und zeigt keine ausgeprägte Nachfrage Verhalten, wie ein Trend-oder saisonale Muster. Bewegungsdurchschnitte werden für bestimmte Zeiträume berechnet, wie z. B. drei Monate oder fünf Monate, je nachdem, wie viel der Prognostiker wünscht, die Bedarfsdaten zu glätten. Je länger der gleitende Durchschnitt, desto glatter ist er. Die Formel für die Berechnung der einfachen gleitenden Durchschnitt ist Computing ein einfaches Moving Average Die Instant Paper Clip Office Supply Company verkauft und liefert Bürobedarf an Unternehmen, Schulen und Agenturen innerhalb eines 50-Meile Radius seines Lagers. Das Büro-Supply-Geschäft ist wettbewerbsfähig, und die Fähigkeit, Aufträge zeitnah zu liefern, ist ein Faktor, neue Kunden zu gewinnen und alte zu halten. (Büros in der Regel nicht, wenn sie auf niedrige Lieferungen laufen, aber wenn sie völlig ausgehen, so dass sie ihre Aufträge sofort benötigen.) Der Manager des Unternehmens will sicher sein, genug Fahrer und Fahrzeuge zur Verfügung stehen, um Aufträge umgehend zu liefern und Sie haben ausreichende Bestände auf Lager. Daher möchte der Manager in der Lage sein, die Anzahl der Aufträge, die während des nächsten Monats auftreten werden, zu prognostizieren (d. h. die Nachfrage nach Lieferungen vorauszusagen). Aus den Aufzeichnungen der Zustellungsaufträge hat das Management die folgenden Daten für die letzten 10 Monate akkumuliert, aus denen er 3- und 5-Monats-Bewegungsdurchschnitte berechnen möchte. Nehmen wir an, daß es Ende Oktober ist. Die Prognose, die sich aus dem 3- oder 5-monatigen gleitenden Durchschnitt ergibt, liegt typischerweise für den nächsten Monat in der Sequenz, die in diesem Fall November ist. Der gleitende Durchschnitt wird aus der Nachfrage nach Aufträgen für die vorangegangenen 3 Monate in der Sequenz gemäß folgender Formel berechnet: Der gleitende 5-Monatsdurchschnitt wird aus den vorherigen 5 Monaten der Bedarfsdaten wie folgt berechnet: Der 3- und der 5-Monats-Zeitraum Gleitende Durchschnittsprognosen für alle Monate der Nachfragedaten sind in der folgenden Tabelle dargestellt. Eigentlich würde nur die Prognose für November, die auf der letzten monatlichen Nachfrage basiert, vom Manager verwendet werden. Allerdings erlauben es die früheren Prognosen für die Vormonate, die Prognose mit der tatsächlichen Nachfrage zu vergleichen, um zu sehen, wie genau die Prognosemethode ist - das heißt, wie gut es funktioniert. Drei - und Fünfmonatsdurchschnitte Beide gleitenden Durchschnittsprognosen in der obigen Tabelle neigen dazu, die Variabilität, die in den tatsächlichen Daten auftritt, zu glätten. Dieser Glättungseffekt ist in der folgenden Abbildung zu sehen, in der die 3-Monats - und die 5-Monats-Durchschnittswerte einem Diagramm der ursprünglichen Daten überlagert wurden: Der gleitende 5-Monatsdurchschnitt in der vorherigen Abbildung glättet Schwankungen in einem größeren Ausmaß als Der dreimonatige Gleitende Durchschnitt. Der 3-Monats-Durchschnitt spiegelt jedoch die jüngsten Daten, die dem Büromaterial-Manager zur Verfügung stehen, stärker wider. Im Allgemeinen sind die Prognosen, die den längerfristigen gleitenden Durchschnitt verwenden, langsamer, um auf die jüngsten Veränderungen in der Nachfrage zu reagieren als diejenigen, die unter Verwendung kürzerer Periodenbewegungsdurchschnitte durchgeführt wurden. Die zusätzlichen Datenperioden dämpfen die Geschwindigkeit, mit der die Prognose antwortet. Die Festlegung der geeigneten Anzahl von Perioden, die in einer gleitenden Durchschnittsprognose verwendet werden müssen, erfordert oft ein gewisses Maß an Versuchs - und Fehlerversuchen. Der Nachteil der gleitenden Durchschnittsmethode ist, dass sie nicht auf Variationen reagiert, die aus einem Grund auftreten, wie z. B. Zyklen und saisonale Effekte. Faktoren, die Änderungen verursachen, werden in der Regel ignoriert. Es handelt sich grundsätzlich um eine mechanische Methode, die historische Daten konsistent widerspiegelt. Die gleitende Durchschnittsmethode hat jedoch den Vorteil, einfach zu bedienen, schnell und relativ kostengünstig zu sein. In der Regel kann diese Methode eine gute Prognose für die kurze Laufzeit, aber es sollte nicht zu weit in die Zukunft geschoben werden. Gewichteter gleitender Durchschnitt Die gleitende Durchschnittsmethode kann so angepasst werden, dass sie stärkere Fluktuationen in den Daten widerspiegelt. Bei der gewichteten gleitenden Durchschnittsmethode werden die Gewichte den letzten Daten entsprechend der folgenden Formel zugewiesen: Die Bedarfsdaten für PM Computer Services (gezeigt in der Tabelle für Beispiel 10.3) scheinen einem zunehmenden linearen Trend zu folgen. Das Unternehmen möchte eine lineare Trendlinie berechnen, um zu sehen, ob es genauer als die in den Beispielen 10.3 und 10.4 entwickelten exponentiellen Glättungs - und angepassten exponentiellen Glättungsvorhersagen ist. Die für die Berechnung der kleinsten Quadrate benötigten Werte sind wie folgt: Unter Verwendung dieser Werte werden die Parameter für die lineare Trendlinie wie folgt berechnet: Daher wird die lineare Trendliniengleichung berechnet, um eine Prognose für die Periode 13 zu berechnen, wobei x & sub3; Trendlinie: Die folgende Grafik zeigt die lineare Trendlinie im Vergleich zu den Istdaten. Die Trendlinie scheint die tatsächlichen Daten genau zu reflektieren - also gut zu passen - und wäre somit ein gutes Prognosemodell für dieses Problem. Ein Nachteil der linearen Trendlinie besteht jedoch darin, dass sie sich nicht an eine Trendänderung anpasst, da die exponentiellen Glättungsprognosemethoden voraussetzen, dass alle zukünftigen Prognosen einer Geraden folgen werden. Dies beschränkt die Verwendung dieser Methode auf einen kürzeren Zeitrahmen, in dem Sie relativ sicher sein können, dass sich der Trend nicht ändert. Saisonale Anpassungen Ein saisonales Muster ist eine repetitive Zunahme und Abnahme der Nachfrage. Viele Nachfrageartikel zeigen saisonales Verhalten. Bekleidungsverkäufe folgen jährlichen Jahreszeitmustern, mit der Nachfrage nach warmer Kleidung, die im Fall und im Winter und im Frühjahr und Sommer abnimmt, während die Nachfrage nach kühlerer Kleidung zunimmt. Die Nachfrage nach vielen Einzelteilen einschließlich Spielwaren, Sportausrüstung, Kleidung, elektronische Geräte, Schinken, Truthähne, Wein und Frucht, während der Ferienzeit erhöhen. Grußkarte Nachfrage steigt in Verbindung mit besonderen Tagen wie Valentinstag und Muttertag. Saisonale Muster können auch auf einer monatlichen, wöchentlichen oder sogar täglichen Basis auftreten. Einige Restaurants haben höhere Nachfrage am Abend als am Mittag oder am Wochenende im Gegensatz zu Wochentagen. Verkehr - also Verkäufe - an den Einkaufszentren nimmt Freitag und Samstag auf. Es gibt mehrere Methoden, um saisonale Muster in einer Zeitreihenprognose zu reflektieren. Wir beschreiben eine der einfacheren Methoden mit einem saisonalen Faktor. Ein saisonaler Faktor ist ein numerischer Wert, der mit der normalen Prognose multipliziert wird, um eine saisonbereinigte Prognose zu erhalten. Eine Methode zur Entwicklung einer Nachfrage nach saisonalen Faktoren besteht darin, die Nachfrage pro Saison nach der folgenden Formel aufzuteilen: Die daraus resultierenden saisonalen Faktoren zwischen 0 und 1,0 sind tatsächlich der Anteil der Gesamtjahresnachfrage jede Saison. Diese saisonalen Faktoren werden mit der jährlichen prognostizierten Nachfrage multipliziert, um prognostizierte Prognosen für jede Saison zu erzielen. Berechnung einer Prognose mit saisonalen Anpassungen Wishbone Farms wächst Truthähne zu einem Fleisch-Verarbeitung Unternehmen das ganze Jahr verkaufen. Allerdings ist seine Hauptsaison offensichtlich im vierten Quartal des Jahres, von Oktober bis Dezember. Wishbone Farms hat in den folgenden drei Jahren die Nachfrage nach Truthühnern erlebt: Weil wir drei Jahre Nachfragedaten haben, können wir die saisonalen Faktoren berechnen, indem wir die gesamte vierteljährliche Nachfrage für die drei Jahre durch die Gesamtnachfrage in allen drei Jahren dividieren : Als nächstes wollen wir die prognostizierte Nachfrage für das nächste Jahr, 2000, durch jeden der saisonalen Faktoren multiplizieren, um die prognostizierte Nachfrage für jedes Quartal zu erhalten. Um dies zu erreichen, benötigen wir eine Nachfrageprognose für 2000. Da in diesem Fall die Nachfragedaten in der Tabelle einen allgemein ansteigenden Trend aufweisen, berechnen wir eine lineare Trendlinie für die drei Jahre der Daten in der Tabelle, um eine grobe zu erhalten Prognose Schätzung: So ist die Prognose für das Jahr 2000 58,17 oder 58,170 Puten. Anhand dieser jährlichen Bedarfsprognose werden die saisonbereinigten Prognosen SF i für das Jahr 2000 verglichen, wenn diese vierteljährlichen Prognosen mit den tatsächlichen Bedarfswerten in der Tabelle verglichen werden. Sie scheinen relativ gute Prognoseschätzungen zu sein, die sowohl die saisonalen Schwankungen der Daten widerspiegeln als auch Der allgemeine Aufwärtstrend. 10-12. Wie ist die gleitende Durchschnittsmethode ähnlich der exponentiellen Glättung 10-13. Welche Auswirkung auf das exponentielle Glättungsmodell wird die Glättungskonstante erhöhen, haben 10-14. Wie sich die eingestellte exponentielle Glättung von der exponentiellen Glättung 10-15 unterscheidet. Was die Wahl der Glättungskonstante für den Trend in einem angepassten exponentiellen Glättungsmodell 10-16 bestimmt. In den Kapitelbeispielen für Zeitreihenmethoden wurde die Ausgangsprognose immer als die tatsächliche Nachfrage in der ersten Periode angenommen. Schlagen Sie weitere Möglichkeiten vor, dass die Startprognose tatsächlich ermittelt werden kann. 10-17. Wie unterscheidet sich das lineare Trendlinien-Prognosemodell von einem linearen Regressionsmodell für die Prognose 10-18. Von den in diesem Kapitel vorgestellten Zeitreihenmodellen, einschließlich dem gleitenden Mittelwert und dem gewichteten gleitenden Durchschnitt, der exponentiellen Glättung und der angepassten exponentiellen Glättung und der linearen Trendlinie, welche halten Sie für den besten Warum 10-19. Welche Vorteile hat eine angepasste exponentielle Glättung über eine lineare Trendlinie für die prognostizierte Nachfrage, die einen Trend aufweist 4 K. B. Kahn und J. T. Mentzer, Prognose in Consumer and Industrial Markets, The Journal of Business Forecasting 14, No. 2 (Sommer 1995): 21 & ndash; 28.